绍兴智能工厂答疑解惑

    不需要专门的模具制作等工序，既节约了成本，又能加快产品上市。此外，传统制造工艺在铸造、抛光和组装部件的过程中通常会产生废料，而相同部件使用3D打印则可以一次性成形，基本不会产生废料。在分销环节，3D打印可能会挑战现有的物流分销网络。未来，零部件不再需要从原厂家采购和运输，而是从制造商的在线数据库中下载3D打印模型文件，然后在本地快速打印出来，由此可能导致遍布全球的零部件仓储与配送体系失去存在的意义。3D打印经过了近40年的发展，**公司开始实现***盈利，市场认可度快速上升，行业收入增长加速。根据典型的产品生命周期理论，技术产品从导入期进入成长期的过程中往往表现出加速增长的特征，判断目**D打印产业正在进入加速成长期。图表：2008-2015年全球3D打印设备出货量增长情况整个3D打印行业产业链大概可分为三个部分，上游基础配件行业，3D打印设备生产企业、3D打印材料生产企业和支持配套企业，下游主要是3D打印的各大应用领域。通常意义上的3D打印行业则主要是指3D打印设备、材料及服务企业。图表：3D打印行业产业链3D打印已经形成了一条完整的产业链。产业链的每个环节都聚集了一批**企业。全球范围来看。芯软云国内的智能工厂服务商,帮助企业智能化转型.为制药企业量身打造智能工厂,降低生产成本,提升生产效率。绍兴智能工厂答疑解惑

    在智能工厂的体系架构中，质量管理的五要素也相应的发生变化，因为在未来智能工厂中，人员、机器和资源能够互相通信。智能产品“知道”它们如何被制造出来的细节，也知道它们的用途。它们将主动地对制造流程，回答诸如“我什么时候被制造的”、“对我进行处理应该使用哪种参数”、“我应该被传送到何处”等问题。企业基于CPS和工业互联网构建的智能工厂原型，主要包括物理层、信息层、大数据层、工业云层、决策层。其中，物理层包含工厂内不同层级的硬件设备，从**小的嵌入设备和基础元器件开始，到感知设备、制造设备、制造单元和生产线，相互间均实现互联互通。以此为基础，构建了一个“可测可控、可产可管”的纵向集成环境。信息层涵盖企业经营业务各个环节，包含研发设计、生产制造、营销服务、物流配送等各类经营管理活动，以及由此产生的众创、个性化定制、电子商务、可视追踪等相关业务。在此基础上，形成了企业内部价值链的横向集成环境，实现数据和信息的流通和交换。纵向集成和横向集成均以CPS和工业互联网为基础，产品、设备、制造单元、生产线、车间、工厂等制造系统的互联互通，及其与企业不同环节业务的集成统一，则是通过数据应用和工业云服务实现。青岛智能工厂答疑解惑芯软云并搭建覆盖全产业链的工程支撑体系来扩展价值链。

    但其实这也是科技发展到一个阶段时所无法避免的。总之无论是“工业”或“工业”都是为了使企业更有效率生产，以诺基亚来看，其工厂越来越聪明，透过智能化管理，除了能减少所需的操作员人数，并能利用计算机来进一步获得数据，从此后供应原料、管理及改装等事项都可透过机器人完成。那么5G在“智能工厂”中扮演着什么样的角色？答案是低延迟高速性、无线上网及订制化能力。这是什么意思？我一个一个来回答。1、虽然目前对5G的速度各方说法不一，不过可以确定的是比4G快上10倍是没问题的，相关速度我想网络数据很多，就不用我说太多，而且我想大家可能看了会睡着，不然就是没有懂，总之就是很快就是了，就像你以前花30分才能写完一份考卷，现在只要花3分钟就可以。2、即使在先进国家，许多的的4G网络仍是会塞车，虽然后来衍生出了，但因为频段限制让它可用频谱带宽只有100MHz，于是宣告4G惨遭“物联网”OUT！但以5G的28GHz频段和60GHz频段（毫米波频段）来看，频谱带宽可达1至２GHz，看不懂？没关系，就是以前你的袋子只能装一条金块，现在你的袋子大到可以装10条金块就是。3、一间工厂要自动化，需要大量网络流量，但万一很多人都要吃这个流量怎么办？此时SmallCell。

    在当前智能制造的热潮之下，很多企业都在规划建设智能工厂。众所周知，智能工厂的规划建设是一个十分复杂的系统工程，为了少走弯路，本文整理了在建设中要考虑的十个**要素以及需要关注的重点维度。数据的采集和管理数据是智能工厂建设的血液，在各应用系统之间流动。在智能工厂运转的过程中，会产生设计、工艺、制造、仓储、物流、质量、人员等业务数据，这些数据可能分别来自ERP、MES、APS、WMS、QIS等应用系统。生产过程中需要及时采集产量、质量、能耗、加工精度和设备状态等数据，并与订单、工序、人员进行关联，以实现生产过程的全程追溯。此外，在智能工厂的建设过程中，需要建立数据管理规范，来保证数据的一致性和准确性。还要预先考虑好数据采集的接口规范，以及SCADA（监控和数据采集）系统的应用。企业需要根据采集的频率要求来确定采集方式，对于需要高频率采集的数据，应当从设备控制系统中自动采集。另外，必要时，还应当建立专门的数据管理部门，明确数据管理的原则和构建方法，确立数据管理流程与制度，协调执行中存在的问题，并定期检查落实优化数据管理的技术标准、流程和执行情况。▲数据管理设备联网实现智能工厂乃至工业，推进工业互联网建设。

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    该理论分别从计划源头、过程协同、设备底层、资源优化、质量控制、决策支持等6个方面着手，实现***的精细化、精细化、自动化、信息化、网络化的智能化管理与控制，既很好地符合了德国智能工厂的定义，又能与美国工业互联网、以及中国制造2025等理念完全吻合。全模块的智能工厂“6维智能工厂”理论下面，简单地介绍一下这6个智能。1、智能计划排产首先从计划源头上确保计划的科学化、精细化。通过集成，从ERP等上游系统读取主生产计划后，利用APS进行自动排产，按交货期、精益生产、生产周期、**优库存、同一装夹优先、已投产订单优先等多种高级排产算法，自动生成的生产计划可准确到每一道工序、每一台设备、每一分钟，并使交货期**短、生产效率**高、生产**均衡化。这是对整个生产过程进行科学的源头与基础。图形化的JobDISPOAPS高级排产2、智能生产过程协同为避免贵重的生产设备因操作工忙于找刀、找料、检验等辅助工作而造成设备有效利用率低的情况，企业要从生产准备过程上，实现物料、刀具、工装、工艺等的并行协同准备，实现车间级的协同制造，可明显提升机床的有效利用率。智能的生产过程协同还比如，随着3D模型的普及，在生产过程中实现以3D模型为载体的信息共享。芯软云智能工厂以数字化手段，对生产资源、生产设备、生产设施以及生产过程进行精细、精细、高效地管理。东营智能工厂专业服务

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    又怎么能保证数据的实时性、准确性、客观性?没有这些数据的支撑，又怎么能及时获知生产信息，及时作出科学的管理决策?如果不能对物料、刀具、量具、夹具等生产资源进行精益化的管控，不是积压就是短缺，这种粗放型的管理又如何能保证生产效率的提升与成本的降低?前面也讲过，数据就是企业的财富，没有良好的信息化管理系统，没有自动化的数据采集系统，没有智能化的大数据分析，没有形象直观的展示系统，这些数据就白白丢失掉了，企业永远只能处于凭经验、拍脑袋的粗放型管理状态。兰光创新认为，企业在智能工厂建设时一定要从全局思考，打造一个***的、有体系的智能工厂管理系统，从各个方面进行优化、挖掘潜力，**大程度地提升企业的生产效率及管理水平。二、从六个维度打造具有**的智能工厂如何打造**的智能工厂?从哪几个方面入手?智能做成什么程度?针对这些企业关心的问题，兰光创新在**的智能工厂整体解决方案的基础上，结合工业，在国内***提出了“六维智能理论”，即要从6个维度的“智能”打造**的智能工厂：智能计划排产、智能生产过程协同、智能设备互联互通、智能生产资源管控、智能质量过程控制、智能大数据分析与决策支持。绍兴智能工厂答疑解惑

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